🔍 ¿Qué es PCA y por qué lo usamos tanto en ciencia de datos?
El Análisis de Componentes Principales (PCA) es una técnica clave para reducir dimensiones y visualizar datos complejos. Pero entenderlo… no siempre es fácil.
💡 Este tutorial animado lo explica de forma brillante.
📊 ¿Qué te muestra?
- Cómo PCA encuentra los ejes donde los datos varían más.
- Por qué esos nuevos ejes (componentes) capturan la esencia de los datos.
- Cómo usar PCA para visualizar datos en 2D incluso cuando el original tiene muchas variables.
🔧 ¿Para qué sirve PCA?
- Preprocesamiento en Machine Learning
- Reducción de ruido y compresión
- Exploración de datos complejos
- Visualización de datasets de muchas dimensiones
👀 Si alguna vez has usado sklearn.decomposition.PCA y mira este tutorial.
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